Theorie und Anwendung hohe Präzisions-Positionierung

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Vom mobilen Internet um das Internet der Dinge, Lage ist eine grundlegende und unverzichtbare Informationen, aber von der raffinierten Industrie-Anwendung Anforderungen, nur höher Genauigkeit Standort Informationen können Sie bringen höhere Wert, die Menschen können mehr genau wissen, die Lage der Dinge, wissen, wie die Lage der Menschen, und besser verwalten, Unternehmen, Personal oder Material. Zum Beispiel, um sicherzustellen, die persönliche Sicherheit von tunnel-Bau-Personal, um zu helfen das Gefängnis Aufbau eines globalen und visuelle supervision-Plattform, die zur Verbesserung der Sicherheit Effizienz der petrochemischen Industrie; zur Erweiterung der intelligenten management der Baustelle.

Allerdings sind die oben genannten Industrien haben eine hohe Anforderungen an die ultra-hohe Positioniergenauigkeit, große Kapazität, geringer Verzögerung und hohe Bildwiederholfrequenz.

Ortung und navigation-Technologie verantwortlich für die Bereitstellung von Echtzeit-motion-Informationen der carrier (z.B. Autonomes Fahrzeug), einschließlich der carrier-position, Geschwindigkeit, Haltung, Beschleunigung, Winkelgeschwindigkeit, usw. Autopilot oft nimmt die Möglichkeit von multi-sensor-fusion die Positionierung. Dieses Papier vor allem führt die Anwendung der IMU im automatischen fahren Positionierung.

Funktionsprinzip der Präzisions-Positionierung

Auf der wahrnehmungsebene von unbemannten Fahrzeug, die Bedeutung der Positionierung versteht sich von selbst. Unbemanntes Fahrzeug braucht zu wissen, Ihre genaue position relativ zu der Umgebung, und es kann keine mehr als 10cm Fehler bei der Positionierung hier.

GPS bietet absolute Positionierung Zähler für Fahrzeuge, differential-GPS oder RTK-GPS bietet absolute Positionierung Zentimeter Maß für die Fahrzeuge, aber nicht alle Bereiche kann eine gute GPS-Signale zu allen Zeiten. Daher, im Bereich der automatischen Fahrt, die Ausgabe von RTK-GPS ist in der Regel integriert mit den sensoren der IMU und Automobil (Z als Rad, Tacho, lenkrad Winkel sensor, etc.).

Der vollständige name der IMU ist träge Maßeinheit, die in der Regel aus Gyroskop -, Gas-und Algorithmus processing unit. Durch die Messung der Beschleunigung und Drehwinkel, wir können die self motion-Tracking. Nennen wir die traditionelle IMU und das system kombiniert mit dem Fahrzeug Körper, GPS-und anderen Informationen-fusion-algorithmen die generalisierte IMU für die automatische fahren.

Die Entstehung dieser Technologie macht für den Mangel an GPS Positionierung und die beiden ergänzen sich gegenseitig, sodass autopilot zu bekommen die genauesten Standortinformationen erhalten. Derzeit ist die am weitesten verbreitete Positionierung Methode des unbemannten Fahrzeugs ist die integration von global positioning system (GPS) und inertialen Navigationssystem (INS).

Integriert navigation mit komplexen Koordinatensystem-transformation, die erfordert eine anfängliche Kalibrierung des inertial navigation system. In der Regel, die Referenz-Navigations-system (wie GNSS) wird verwendet, um die träge Navigations-system eine erste position Wert (der Zweck ist, zu etablieren erste coordinate transformation matrix der geographischen Koordinatensystem und der Erde-Koordinatensystem) und initial velocity-Wert); der anfängliche Haltung Winkel (die Ausgabe von IMU) erhält man durch die Messung den Wert von IMU selbst oder durch das Messgerät (inclinometer oder Doppel-skyline high-precision GPS-Orientierungssystem), die relativ zu der aktuellen Haltung Winkel von der horizontalen Navigations-Koordinatensystem, auch bekannt als Euler Winkel, initialisiert die Quaternionen und Koordinaten-transformation-matrix.

Für das indoor-positioning system, die angepasste lokale rechtwinkligen Koordinatensystem (im Allgemeinen in einem bestimmten Winkel von die Positionierung-Bereich ausgewählt wird, der Ursprung, die Grenze als x-Achse, die Rechte-hand-Kriterium bestimmt die y-Achse und der vertikalen Boden nach oben, wie die Z-Achse) dient als Navigations-Koordinatensystem. Da beide sind die rechtwinkligen Koordinatensysteme, aber der Ursprung und die Richtung der Koordinatensystem unterschiedlich sind, die Ursprungs-und displacement-Achse rotation erforderlich, damit die Ersten auch die Angleichung ist erforderlich. Nach der anfänglichen Ausrichtung, die ins-Berechnung wird gestartet, die Quaternionen und die Haltung transformation matrix aktualisiert werden, durch das Lesen der Winkelgeschwindigkeit Messung Wert, der der IMU und dann die Geschwindigkeit und die position aktualisiert. Endlich, die Geschwindigkeit und position umgewandelt werden kann, zum anderen das Ziel-Koordinatensystem für Ausdruck, wie die Längen-und Breitengrad highland sphärische Koordinate system GNSS .

Hohe Präzisions-Positionierung Methode

Um den Anforderungen der autopilot zur navigation und Positionierung sind die folgenden Methoden angenommen:

Ins Inertial navigation

Derzeit ist die allgemein verwendete träge measurement units (IMU) für automatische Verfahren können in zwei Gruppen unterteilt werden Kategorien nach der Genauigkeit: die erste Kategorie basiert auf der Faser Optik Gyroskop (FOG) IMU, die gekennzeichnet ist durch hohe Genauigkeit, aber auch hohe Kosten, und wird im Allgemeinen zur anzeigen-Akquisition für Fahrzeuge mit hoher Anforderungen an die Genauigkeit. Der zweite Typ ist die IMU auf Basis von MEMS-Geräte, die zeichnet sich durch geringe Lautstärke, geringe Kosten, starke ökologische Anpassungsfähigkeit, aber der Nachteil ist der große Fehler. Wenn es verwendet wird, in dem automatischen fahren Fahrzeug, es muss gehen Sie durch komplexere Verarbeitung. Um die navigation und Positionierung, Ausgabe von der original-Daten der IMU, die positioning system braucht, um zu lösen, die Sünden, welche die folgenden vier Module:

1. Holen Sie sich die Einstellung von Informationen die Integration der Winkelgeschwindigkeit Informationen Ausgabe von gyro

2. Die spezifische Kraft der Beschleunigungsmesser die Ausgabe ist verwandelt durch die Einstellung von Informationen, und die navigation Koordinatensystem ergibt sich aus dem carrier-Koordinatensystem

3. Durchführung von Schwerkraft-Berechnung, schädlich die Beschleunigung, die Rotationsgeschwindigkeit der Erde und anderen Entschädigung die Berechnung

4. Holen Sie sich die Geschwindigkeit und position von der Beschleunigung die integration von Informationen

Es sollte jedoch angemerkt werden, dass die Ausgabe Fehler, die durch den Prozess der integration sammeln sich mit der Arbeitszeit

Es gibt zwei Möglichkeiten für das automatische fahren erhalten Sie Rad-Informationen: externe und interne.

Das Merkmal des äußeren Rades sensor ist, dass die Auflösung und die Präzision sind sehr hoch, der Nachteil ist die Struktur ist Komplex, die Zuverlässigkeit ist schwer zu garantieren, und es ist in der Regel besser geeignet für die anzeigen-Akquisition Fahrzeuge. Das Merkmal der integrierte Rad-sensor ist, dass es keine Notwendigkeit für externe Geräte. Der Nachteil ist, dass die Genauigkeit gering und der Fehler ist groß. Wenn es verwendet für automatische Fahrzeuge, die es braucht, um zu gehen durch die mehrfache Verarbeitung. Egal auf welche Weise angenommen wird, das Rad-sensor ist sehr wichtig für die positioning system.

Bewegungs-Einschränkungen, kombiniert mit Fahrzeug Bewegung Merkmale

Diese Art von Bewegung-Einschränkung sorgen dass in extremen Fällen, die Ergebnisse der Positionsbestimmung der autonomen Fahrzeug nicht das produzieren von Fehlern.

Anwendung in unbemannten fahren

Es gibt verschiedene Methoden der automatischen fahren Positionierung, und die sensoren beteiligt sind, ist auch unterschiedlich. Daher autopilot oft nimmt den Weg des multi-sensor-fusion-Positionierung. Multisensor fusion Positionierung in der Regel umfasst die folgenden Teile:

· Datenvorverarbeitung: inklusive träge navigation-Lösung GNSS Qualitätskontrolle, lidar-Daten, Fehler-Kompensation, die Berechnung basiert auf einer Rad-sensor, online-Schätzung und-Kompensation.

· Matching und Positionierung, basierend auf lidar Daten-und hohen-Präzision anzeigen.

· Vier Kernmodule:

1. ZUPT / zihr / NHC, die Bewegung des Fahrzeugs Zurückhaltung Teil

2. Ins-Ausrichtung

3. Integrierte, kombinierte

4. FDI, Fehlererkennung und-Isolierung

· Sicherheitsrelevante Module: Integrität überwachung aller Ausgänge.

Derzeit ist die allgemein verwendete navigation Positionierung und Optimierung Methode ist immer noch, basierend auf den traditionellen Kalman filter, deren index-Optimierung ist die Minimierung der Staat Varianz. In der Regel, bauen Kalman-filter-Modell, der erste Schritt ist die Auswahl der Variablen. Derzeit ist die zustandsschätzung basiert hauptsächlich auf der Navigations-parameter-Fehler und Fahrzeug-sensor-Fehler. Dann, durch ein-Schritt-Vorhersage und Messung update, der Staat Gleichung kann rekursiv sein in der Zeit-Domäne. Darüber hinaus gibt es sind viele traditionelle software-Methoden für die Fehlersuche und-isolation positioning system, wie z.B. chi-Quadrat-Erkennung, usw., auf der anderen Seite, es kann realisiert werden durch hardware-Redundanz. Zum Beispiel, mit mehreren GNSS / IMU positioning system erreichen können multi-sensor-Redundanz mit software-Analyse der Redundanz und Zuverlässigkeit zu verbessern.

Industrie

Nach verschiedenen Szenarien, mobile Handy Positionierung, zählen die Anzahl von bewegten Uhren und Positionierung der hohe Genauigkeit der automatischen fahren Fahrzeug haben unterschiedliche Anforderungen für die Genauigkeit der IMU, und die Genauigkeit ist hoch, was bedeutet, dass die Kosten hoch.

Genauere Imus wird verwendet werden für Raketen oder space shuttles. Um eine höhere Genauigkeit der IMU, viele Hersteller fügen Magnetometer auf der basis von drei Beschleunigungssensoren und drei Gyroskope. Um die Zuverlässigkeit zu verbessern, einige erhöhen die Anzahl der sensoren